一种带奇异点检测和补偿的GPR在线软测量方法

发布时间：2019-03-17 07:23

【摘要】：针对软测量方法实际应用中查询样本可能出现奇异点这一问题,提出一种带奇异点检测和补偿的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)在线软测量方法。该方法首先对训练样本利用高斯过程回归方法进行建模,得到软测量模型;然后对新来查询样本采用改进拉依达准则进行奇异点检测,当新来查询样本被确定为奇异点时,利用辅助模型进行修补,然后再利用软测量模型对修补后查询样本点进行预测;否则,直接对新来查询样本点使用软测量模型进行预测,此方法能够有效确保新来查询样本点的有效性。通过对实际硫回收过程的数据进行实验仿真,进一步验证了所提方法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem that singular points may appear in query samples in the practical application of soft sensing method, an on-line soft sensing method based on Gao Si process regression (Gaussian process regression,GPR with singularity detection and compensation is proposed. Firstly, the training samples are modeled by Gao Si process regression method, and the soft sensor model is obtained. Then the new query sample is detected by the improved Lajda criterion. When the new query sample is determined as the singular point, the auxiliary model is used for patching, and then the soft sensor model is used to predict the patched sample point. Otherwise, the soft sensor model is used to predict the new query sample points directly. This method can effectively ensure the validity of the new query sample points. The effectiveness of the proposed method is further verified by simulating the data of the actual sulfur recovery process.
【作者单位】： 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;江南大学物联网工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(21206053,21276111) 江苏省“六大人才高峰”计划资助项目(2013-DZXX-043) 江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
【分类号】：O212.1

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本文编号：2442055